facebook/sam2-hiera-tiny
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#5 Repository Của Tuần
🎯 sam2-hiera-tiny: Phân đoạn hình ảnh & video thông minh từ FAIR
Một phiên bản nhẹ của SAM 2, hỗ trợ phân đoạn hình ảnh và video bằng điểm nhấn, hộp giới hạn hoặc tự động qua Transformers.
sam2-hiera-tiny là mô hình nền tảng từ FAIR (Meta AI), giải quyết bài toán phân đoạn hình ảnh và video dựa trên lời nhắc (promptable visual segmentation). Dựa trên kiến trúc Hiera nhẹ, mô hình hỗ trợ dự đoán trên cả hình ảnh đơn lẫn và chuỗi video, tích hợp sẵn với thư viện Transformers của Hugging Face.
✨ Điểm nổi bật
- Dự đoán hình ảnh: Sử dụng
SAM2ImagePredictorđể phân đoạn từng đối tượng qua điểm nhấn hoặc hộp giới hạn. - Dự đoán video: Hỗ trợ theo dõi và lan truyền mặt nạ qua các khung hình video với
SAM2VideoPredictor. - Pipeline tự động: Tạo mặt nạ tự động cho toàn bộ hình ảnh qua
mask-generationpipeline. - Đa dạng đầu vào: Hỗ trợ điểm nhấn đơn, nhiều điểm nhấn, hộp giới hạn và phân đoạn nhiều đối tượng đồng thời.
- Tối ưu hiệu suất: Hỗ trợ batch inference cho nhiều hình ảnh cùng lúc, tận dụng bfloat16 trên CUDA.
- Tích hợp Transformers: Dễ dàng sử dụng qua
Sam2ProcessorvàSam2Modelmà không cần cài đặt thêm thư viện.
💡 Vì sao đáng chú ý
sam2-hiera-tiny mang lại khả năng phân đoạn mạnh mẽ trong khi giữ kích thước mô hình nhỏ gọn, phù hợp cho triển khai trên môi trường có giới hạn tài nguyên. Khả năng hỗ trợ cả hình ảnh và video đồng thời, kết hợp với Transformers giúp người dùng dễ dàng tích hợp vào pipeline xử lý hình ảnh hiện có.
#SAM2 #HieraTiny #FAIR #Transformers #MaskGeneration #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
SAM 3 is a unified foundation model for promptable segmentation in images and videos. It can detect, segment, and track objects using text or visual prompts such as points, boxes, and masks. Compared to its predecessor SAM 2(https://github.com/facebo...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
FlagEmbedding Model List | FAQ | Usage | Evaluation | Train | Contact | Citation | License More details please refer to our Github: FlagEmbedding(https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding). If you are looking for a model that supports more languages,...
sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic se...
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Repository for SAM 2: Segment Anything in Images and Videos, a foundation model towards solving promptable visual segmentation in images and videos from FAIR. See the SAM 2 paper(https://arxiv.org/abs/2408.00714) for more information. The official co...
Qwen3.8-27B !Note This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. !Tip F...